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随着大数据概念的井喷式发展,用户对大数据理解的成熟度和需求度迅速提高。无论是智能家居、医i疗、穿戴、社区等生活场景,都越来越重视数据的重要性,这是国民经济不可缺少的一环,在实际应用中,数据驱动的思想和策略在实践中也逐渐成为共识。公司希望能够对生产制造全过程进行数据采集,以实现生产效率的优化与提升,日常的操作与管理,以及生产制造机械设备的成本,终达到提高产能和竞争力的目的。可以说,大数据对工业企业的重要性是不言而喻的。
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1、数字来自哪里?
产业大数据来自何处?
它来自于产品的每一个生命周期,包括市场、设计、制造、服务、再利用等环节,每一个环节都包含着大数据。这个“整个生命”周期的数据更多。自然,企业外部和产业链外的“交叉”数据也是工业大数据“不可忽视”的重要来源。
2、收集数据
现在,工业大数据是如此的重要,那么我们应该如何收集数据呢?怎样才能将采集到的数据进行智能统计、分析,从而转化为企业想要看到的数据结果,在这个时候不得不提及工业物联的王i牌-数据采集终端。这一方案早就应用于工业物联领域,主要针对制造工艺、生产流程、质量、设备、能耗等方面进行优化,提能和良率,从而大大提高生产效率,降低成本。
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许多传统的“软性”科学方法正在成为我们生活的复合空间中的“硬”方法,与此同时,许多“硬”技术也在“软”化,以适应对其日益增长的多样性、复杂性和智能性的要求。举例来说,在 Cyberspace应用程序中,人工智能、机器智能、计算智能已经成为虚拟空间的智能“土著”主体,不再是“人工”、“机器”或“计算”;而那些被认可以“硬”技术立身的汽车制造业,现在已经不再是“软”的复杂科学了,因为一种典型的生产、经营和管理方式已经不能有效地应对 Cyberspace应用中的人工智能、机器、计算智能等;除了 IBM外,许多传统的大型企业都已经意识到将会发生的变化,近通用电器公司 GE也推出了“智能平台”(IntelligentPlatform)的业务部门,来迎接即将到来的智能产业。
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经过30多年的改革开放,我们在各方面取得了显著的成就。科学和技术上,变化更大。“863”高技术研究开发项目的目标是世界先进水平,“973”国家基础研究开发计划的目标是多学科综合前沿基础研究,培养相关人才、团队和基地。
“863”计划20多年,“973”计划研究已有10多年,硕果累累,成就非凡,但尚未从根本上改变目前科技状况仍落后于世界先进水平的格局,也未能通过自主创新提升我国的产业水平。
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趋向特征:
一、智能化:一是多种传感器功能集成于数据处理、存储、双向无线通信等方面;软传感技术,即智能传感器与人工智能相结合。
二、微型化: MEMS传感器研发异军突起。伴随着微电子集成加工技术的日益成熟, MEMS传感器将半导体加工工艺(如氧化、光刻、扩散、沉积和蚀刻)引入到传感器的生产制造中,从而实现了大规模生产,并为传感器微型化发展提供了重要的技术支持。
三、集成化:多功能集成式传感器受到广泛关注。传感集成包括两大类:一是同类型多传感器集成;二是多功能集成,这是目前传感器集成发展的主流方向。
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四、多元化:新材料技术的突破促进了各种新型传感器的出现。新材料是传感器的技术基础,新材料的研究开发是提高产品性能、降低成本和技术升级的重要手段。有机物敏感材料、陶瓷材料、超导材料、纳米材料、生物材料等成为研究热点,液位传感器、生物传感器、光纤传感器、气敏传感器、数字传感器等新的传感器迅速涌现。
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